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ito-training

Inspecte la disponibilité de l'entraînement ML sur une réservation de calcul Itô complétée et transmet un manifeste d'entraînement explicitement confirmé lorsque le backend canonique devient disponible. À utiliser après que ito-compute a réservé des nœuds GPU et que l'utilisateur souhaite du pré-entraînement, du fine-tuning ou du RL sur ce matériel. ECC n'implémente pas sa propre pile d'entraînement.

Qu'est-ce que ito-training ?

La compétence `ito-training` est la compétence ECC canonique pour l'entraînement sur le calcul Itô. ECC n'exécute jamais son propre entraîneur, planificateur ou pipeline de données ; elle ne réserve, ne réserve ni ne dépense. Cette compétence s'enchaîne sur une réservation complétée de `ito-compute`. Actuellement, l'entraînement géré est indisponible - le pont ECC n'expose que les verbes `login`, `logout`, `auth`, `find`, `status` et des `evals` explicitement limités. La limite actuelle est que ECC rejette `train` avant toute authentification ou appel de commande. Lorsque l'entraînement sera implémenté, sa première porte sera une réservation complétée vérifiée par le serveur, avec un manifeste immuable, une confirmation à usage unique, et une validation côté serveur. Le backend canonique doit posséder toutes les étapes de cycle de vie (préparation des données, parallélisme, checkpointing, portes d'évaluation, post-entraînement) avant que la compétence ne devienne pleinement fonctionnelle. Actuellement, `ito-training` reste une vérification de disponibilité avec échec fermé et une remise de documentation.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ito-training

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Documentation

Itô Training

ito-training est la compétence ECC canonique pour l'entraînement sur le calcul Itô. ECC n'exécute jamais son propre entraîneur, planificateur ou pipeline de données ; elle ne réserve, ne réserve ni ne dépense. Cette compétence s'enchaîne sur une réservation complétée de ito-compute.

Limite de production actuelle

L'entraînement géré est indisponible aujourd'hui. Le pont ECC n'expose que login, logout, auth, find, status et des evals explicitement limités. Il n'a pas de verbe train, et le verbe run du CLI canonique ainsi que le backend training-run du desk restent des échafaudages. La garantie localement applicable est que ECC rejette train avant de résoudre ou de générer le client canonique porteur d'identifiants.

Par conséquent, arrêtez-vous avant toute authentification ou appel de commande. Signalez la capacité manquante et revenez à l'agent d'origine. Ne remplacez jamais par un entraîneur local, un assistant SSH, un workflow navigateur ou un point de terminaison d'achat.

Droit requis

Lorsque l'entraînement sera implémenté, sa première porte sera une réservation complétée vérifiée par le serveur. La mémoire du harnais, un RFQ, un devis, les IP des nœuds ou l'accès SSH ne constituent pas une preuve de droit. Le backend doit retourner une éligibilité à l'entraînement fraîche, liée au compte authentifié, à la réservation, à la topologie GPU, à la région, au réseau et à la durée. Les réservations expirées, révoquées, non concordantes, incomplètes ou déjà libérées échouent en échec fermé avant confirmation.

Futur contrat CLI et API

Le nom de commande prévu est train. Le futur transfert doit être équivalent à :

ecc ito train \
  --booking <id-de-réservation-vérifié-par-serveur> \
  --manifest <fichier-json-absolu-examiné> \
  --confirmation-ref <référence-opaque-non-autorisante> \
  --idempotency-key <clé-de-réessai-stable> \
  --json

Le manifeste examiné doit identifier la taille et la révision du modèle, les références de données avec provenance de décontamination, la cible d'entraînement, le recette post-entraînement, le plafond budgétaire en USD, la politique de checkpoint et le coût incrémental maximal. Aucune clé API brute, clé SSH, mot de passe de nœud, jeton porteur ou identifiant de jeu de données ne doit figurer dans les arguments, les manifestes, les logs, les résultats MCP ou le chat.

Le client doit canonicaliser le chemin du manifeste, rejeter les liens symboliques, ouvrir un fichier régulier sans suivre les liens, exiger une propriété appropriée et des permissions restrictives, imposer une taille bornée, et hacher les octets à partir du descripteur ouvert. Ce condensé doit exactement correspondre au condensé lié dans la confirmation avant toute mutation de charge de travail. Un échange de chemin, une discordance de condensé, un fichier trop volumineux ou un fichier non sécurisé mutable échoue en échec fermé.

L'API canonique — pas ECC — doit posséder la création de charge de travail et retourner du JSON structuré avec ok, live_api_contacted, notice et soit data soit error. Les données d'entraînement doivent inclure les identifiants stables de réservation, d'exécution, de manifeste et d'idempotence, ainsi qu'une énumération d'état. Les erreurs doivent inclure un code stable et un message sûr sans secrets.

Portes de confirmation et d'exécution

Avant la création de la charge de travail, exigez tous les éléments suivants :

  1. Un droit frais et une éligibilité à l'entraînement depuis le backend canonique.
  2. Un manifeste immuable et vérifiable, et un condensé déterministe.
  3. Une confirmation distincte à usage unique liée au compte, à l'action, au manifeste et au coût, avec une courte expiration et une protection contre la relecture. Les arguments CLI ne portent qu'une référence opaque et non autorisante à la confirmation ; le serveur résout et consomme la capacité porteuse hors bande.
  4. Une clé d'idempotence fournie par l'appelant, réservée atomiquement avec l'exécution.
  5. Une validation côté serveur du réseau, de la capacité, de la politique de données, du stockage de checkpoints et du coût, y compris le plafond budgétaire du manifeste.

L'authentification est une identité, pas une autorité de charge de travail. Une connexion, une clé API, un devis ou une réservation complétée ne remplace jamais la confirmation d'entraînement. L'inspection et la génération de plan ne doivent pas créer de charge de travail. L'annulation et le nettoyage sont des mutations séparées avec leurs propres limites de confirmation et d'idempotence.

Cycle de vie et récupération

La surface de production est incomplète tant que le même client canonique n'expose pas l'état, les logs, les métriques, la liste des checkpoints, l'annulation et le nettoyage par locataire. Chaque opération nécessite des délais d'attente de connexion et généraux bornés, des erreurs conscientes de la révocation et une sortie structurée. Après un échec de transport ambigu, interrogez l'état par la clé d'idempotence avant de réessayer ; ne créez jamais une deuxième exécution simplement parce que la première réponse a été perdue. Un identifiant révoqué arrête l'interrogation et rend le contrôle à l'agent d'origine sans démarrer automatiquement la connexion.

Signalez honnêtement les étapes de la porte ; ne remplacez jamais une porte d'évaluation échouée. Le nettoyage doit être observable et ne doit pas libérer ou modifier la réservation sous-jacente à moins que cette action économique distincte n'ait été explicitement autorisée.

Étapes proposées pour le backend

Ces étapes décrivent le futur backend (Couche 0.3), pas du code qui existe dans ECC :

  1. Préparation des données — manifeste, déduplication, décontamination par rapport à la suite d'évaluation ; job de décision à 150M d'échelons comme vérification économique préalable pour les données personnalisées.
  2. Parallélisme et précision — sélectionnés en fonction de la taille du modèle, du nombre de nœuds, du réseau ; les combinaisons gaspillantes sont refusées.
  3. Checkpointing et tolérance aux pannes — DCP asynchrone, torchft ; détection < 10 min, reprise < 15 min. Le redémarrage suite à un pic de perte est une action proposée, avec validation humaine.
  4. Portes de curriculum et d'évaluation — pré-entraînement par étapes / entraînement intermédiaire / contexte long / post-entraînement, chacune avec une batterie d'évaluation fixe ; une porte échouée arrête l'exécution.
  5. Post-entraînement — SFT → DPO → RLVR (GRPO avec corrections de stabilité DAPO), séparation entraîneur/génération avec vétusté bornée.

Le backend émet de la télémétrie de desk (goodput, taux d'interruption, bande passante de checkpoint) afin que le desk tarifie honnêtement les blocs d'entraînement.

Jusqu'à ce que chaque porte et opération de cycle de vie ci-dessus existe dans l'exécution canonique, cette compétence reste une vérification de disponibilité avec échec fermé et une remise de documentation.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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